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Comparando o Processo de Modelagem de Técnicas de Análise Orientada a Objetos

Guillenno Bustos Reinoso

Carlos A. Heuser

UFRGSnnfonnática- Caixa Postal15064- 91501-970 Porto Alegre, RS

[email protected]

Resumo - Na literat11ra, há diversas propostas de técnicas de análise orientada a objetos. &tas técnicas diferenciam-se em vdrios aspectos, como, por aemplo, nos conceitos II.Sados na modelagem e no processo de obte~ilo do modelo. O artigo faz 11ma comparaçilo de algumas técnicas consideradas como mais representativas. Silo comparados o processo de andllse e a res11ltado da aplicaçilo deste processo para cada abordagem. Para tal, silo propostos diversos critérios. Os crítbíos silo separados por aspecto de modelagem (estr11t11ral, dindmíco e foncional) e a lntegraçllo destes aspectos. Umo avoliaçilo q11ontitativa i fornecida poro todos os critérios.

Palavns-chaves: modelagem de sistemas. andlise orientada a objetos, problema da IFIP.

Introdução

O paradigma de orientação a objetos vem, nos últimos anos, ganhando difusão na área de análise de sistemas, tendo sido propostas diversas técnicas de análise orientada a objetos, muitas delas documentadas na fonna de livros (vide Refer!ncias Bibliográficas). No contexto do desenvolvimento de sistemas de software com orientação a objetos, entende-se por Análise Orientada a Objetos (AOO) o processo de construção de modelos do domfnio do problema, identificando e especificando um conjunto de objetos semânticos que interagem e comportam-se conforme os requisitos estabelecidos para o sistema. Objetos semânticos são aqueles que possuem um significado especifico no domlnio do problema, segundo Monarchi & Puhr [MON92).

O presente trabalho é uma contribuição para a melhor compreensão das diferenças e potencialidades das técnicas de AOO propostas na literatura. Afim de comparar as diversas técnicas optou-se por nlo só estudar cada uma delas e procurar critérios de comparaçlo, mas também por aplicá-las sobre um mesmo problema, mesmo que em escala reduzida. Como problema padrão, foi escolhido o conhecido sistema de preparação de conferências de trabalho da IFIP [OLL82]. O resultado da análise do problema da IFIP com as diferentes técnicas de AOO aparece em [BUS94a], [BUS94b], [BUS94c], [BUS94d], [BUS94e] e [BUS94f]. Os resultados da comparaçlo encontram-se em [BUS94]. No presente artigo, o resultado desta comparação de técnicas é discutido para um dos aspectos sob os quais elas podem ser comparadas. O aspecto considerado é o da capacidade do processo de modelagem em identificar conceitos de um domínio considerado. Em outros tennos, o artigo procura mostrar que conceitos e com que grau de correção são identificados, caso for seguido à risca o processo de anãlise e modelagem recomendado pelos autores das técnicas. O outro aspecto não considerado é o da representação.

O artigo está organizado como segue. Inicialmente, apresenta as dimensões da AOO, a luz das quais foram definidos os critérios de comparaçlo. Após, são enumeradas as técnicas esco-

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lhidas para a comparação com uma motivação sucinta para esta escolha. Finalmente, as t~cnicas são comparadas, tanto de forma qualitativa, quanto de forma quantitativa.

2 As dimensões da AOO A presente seção resume a arquitetura geral dos modelos aqui considerados.

Conforme a definição anterior, a AOO ~essencialmente baseada em modelagem. É razoável esperar, então, que a especificaçlo resultante da aplicação de técnicas de AOO resulte em múltiplos modelos e múltiplas notações. Nesta perspectiva, o processo de construção dos modelos do domínio do problema deve considerar diferentes aspectos ou pontos de vista. Estes aspectos constituem-se nas dimensões da modelagem orientada a objetos.

A modelagem orientada a objetos compreende, no mhúmo, dois aspectos ou dimensões ortogonais para descrever um sistema relativamente complexo: a dimensilo estrutural dos objetos e a dimensão dinâmica do comportamento. Pode ser considerada também uma dimensão adicional: a dimensllo funcional dos requisitos.

A dimensão estrutural dos objetos centra-se no aspecto estático ou passivo. Está relacionada à estrutura estática dos objetos que fazem parte do sistema. A estrutura inclui a identidade de cada objeto, sua classificaçllo, seu encapsulamento (seus atributos e seus operações) e suas associações estáticas (hierarquias de generalização e especialização, agregação, composição e associações específicas derivadas do domínio do problema).

A dimensão dinâmica do comportamento tem a ver com o aspecto dinâmico ou ativo e descreve o comportamento dos objetos que constituem o sistema. O comportamento é refletido por meio de estados (representados por valores dentro dos domínios específicos dos atributos), transições entre estes estados (mudança dos valores), eventos (fatos que ocorrem e que produzem as transições) e açlJes (representados pelas operações dos objctos, podendo ocorrer durante as transições ou na permanencia nos estados).

Já no caso da dimensdo .funcional dos requisitos, ~ considerado o aspecto relativo à função de transformação global do sistema, i.e. à conversão de entradas cm saídas. Esta transformação global é rcfletida por funçlJes (que transformam valores) c fluxos de dados (entradas e saídas destas funções), configurando com isto redes funcionais, através de um processo de refinamento sucessivo ou top-down. Esta modelagem é claramente oposta ao conceito de encapsulamento de operações nos objctos. Por isto tem surgido uma controvérsia na literatura em tomo da conveniência de utilizá-la ou não. Alguns autores sugerem a modelagem de processos end-to-end como uma altcrrtativa para abordar este aspecto (ver Bailin [BAI89], Fichrnan & Kcmerer [FIC92], c Jalote [JAL89]).

A explicitação das dimensões não sigrúfica que necessariamente devam ser construidos modelos separados para cada aspecto. Pode ser modelado mais de um aspecto simultaneamente, sem prejuízo das considerações aqui mencionadas.

3 As Técnicas Avaliadas

Nesta avaliação comparativa são consideradas apenas algumas técnicas de AOO, cada uma delas escolhida por representar uma familia de técnicas de análise: I. A técnica denominada Análise Orientada a Objetos, descrita por Pressman (PRE87], como

representativa da categoria de técnicas textuais [BUS93], que são aquelas que baseiam-se em descrições informais, escritas em linguagem natural para, através de uma análise sintática de nomes, adjetivos, verbos e advérbios, identificar objetos, atributos e operações tanto



do domínio do problema como do domlnio da solução. Outras técnicas textuais podem ser encontradas em propostas de Booch [80083], da empresa EVB Software Engíneering [EVB86], e de Mattoso & Blum [MAT88].

2. A técnica Object-Oriented Analysis ou OOA de Coad & Yourdon [COA92], como representativa do conjunto de técnicas denominadas evolutivas orientadas a dados [BUS93], que utilizam extensões semânticas de modelos de dados. Outras técnicas que podem ser classificadas nesta categoria são o Modelo Entidade-Relacionamento Orientado a Objetos ( OOER), proposto por Navalhe & Pillalamarri [NA V89], e a de Manfredi et ai. (MAN89]. Também as propostas de Kurtz et ai. [KUR89], Shlaer & Mellor [SHL90], e Jacobson [JAC92], podem ser consideradas como evolutivas orientadas a dados.

3. A técnica Object-Oriented Requirements Specification Method de Bailio (BAI89], como representativa da categoria de técnicas evolutivas orientadas a funções [BUS93], que inclui aquelas propostas que utilizam extensões de modelos funcionais com decomposição funcional. Outras técnicas de análise e projeto nesta categoria, são as de Booch [B0086], Seidewitz [SEI89]. Alabiso [ALA88], Bulman [BUL89], e Lee & Carver [LEE91].

4. A técnica de análise da metodologia OMT (Object Modeling Technique) de Rumbaugh et ai. [RUM91], como expoente da categoria de técnicas integracionlstas [BUS 93], querepresenta aquelas técnicas que integram modelos separados das diferentes dimensões, não necessariamente de todas as três. Outra técnica nesta mesma categoria é a de Shlaer & Mellor [SHL92]. Também podem ser consideradas como técnicas integracionistas as propostas de Clyde et ai. em [CLY92], Embley et ai. [EMB92], Kappel & Schrefl [KAP91] e Schiel & Mistrik [SCH90], mas em menor grau.

S. A técnica de análise que faz parte da proposta de Análise & Projeto Orientados a Objeto de Nerson [NER92], como representativa do conjunto de técnicas reversos [BUS93], que são aquelas originadas de necessidades de implementação, como, por exemplo, o suporte a conceitos de linguagens de programação orientadas a objetos especificas. No caso especifico da proposta de Nerson, a técnica baseia-se em conceitos da linguagem Eiffel [MEY88]. Outra técnica que pode ser classificada nesta categoria é a proposta mais recente de Booch [80091], que originou-se a partir da linguagem Ado, e as propostas de Freitas et ai. [FRE90] e Ladden [LAD88]. Uma proposta para a linguagem Sma//ta/k-80 é a de Reenskaug et ai. [WIR90].

6. A técnica Análise do Comportamento de Objetos (Object Behavior Analysls ou OBA) proposta por Rubin & Goldberg [RUB92], como representativa das técnicas comportamentais [BUS93], que reúne técnicas nas quais os objetos são identificados a partir do comportamento externo que deve exibir o sistema. Outras propostas são as de Gibson [01890] e uma mais voltada ao projeto do que à análise é Responsability-Driven Design de WirfsBrock et ai. [WIR90] e [WIR90a].

4 Avaliação das Técnicas de AOO

A comparação foi feita de acordo com critérios divididos conforme as dimensões de modelagem (estrutural, dinâmica e funcional) e a integraçlo das mesmas. Os critérios slo os seguintes:

a) Critérios referentes a capacidade do processo de modelagem em identificar conceitos

1 Critérios referentes à dimensão estrutural do modelo • Capacidade da técnica em identificar os componentes estruturais de um modelo

(classes, atributos, operações e associações)



Capacidade da técnica em identificar panicionamentos da complexidade estrutural do modelo (identificação de "clusters" de objetos e outros tipos de construções mais abstratas)

2 Critérios referentes à dimensão dinâmica do modelo Capacidade da técnica em identificar os componentes dinâmicos de um modelo (estados, transições, eventos e ações) Capacidade da técnica em identificar panicionamentos da complexidade dinâmica do modelo

3 Critérios referentes à dimenslo funcional do modelo Capacidade da técnica em identificar os componentes funcionais de um modelo (funções e fluxos de dados) Capacidade da técnica em identificar panicionamentos da complexidade funcional do modelo

b) Critérios referentes a capacidade do processo de modelagem em integrar as diferentes dimensões de modelagem I Dimensões contempladas na técnica de modelagem (que dimensões slo contempladas) 2 Consistência entre as dimensões 3 Procedimento de análise

Os critérios foram avaliados inicialmente de fonna qualitativa. Após, com base nesta avaliação, os mesmos foram quantificados como segue: aquela(s) técnica(s) que possui(m) o melhor desempenho considerando um critério determinado recebe(m) a pontuação 2, aquela(s) que possua(m) um desempenho inferior recebe(m) a pontuação I, e a(s) restante(s) recebe(m) O ponto. A seguir é apresentado o resultado da avaliação sobre o problema daiFIP

4.1 Critérios referentes à dimeoslo estrutural do modelo

4.1.1 Identificação de classes

A tabela I apresenta as classes identificadas com a aplicaçlo de cada uma das técnicas. Tanto na técnica de Coad & Yourdon como na de Rumbaugh et ai., onde o procedimento de identificação é semelhante, a lista das classes encontradas é a mesma. Apenas a classe Participante não é identificada como tal na aplicação da técnica de Nerson, e sim como um cluster. Diferenças mais significativas são as encontradas na aplicação da técnica de Pressman, onde muitas classes não foram identificadas, e em seu lugar surgiram outras de escassa relevância, tais como Aceitação, Chamada e Convite resultantes dos nomes utilizados no texto de definiç!o do problema. As classes omitidas nesta técnica devem-se, em sua maioria, à carência de hierarquias de herança. Finalmente, na aplicaçlo da técnica de Rubin & Goldberg, surgiu a classe Especialista que serve para ligar nlveis na hierarquia de herança. As classes Membro Grupo e Representante Nacional não aparecem porque elas n!o interagem explicitamente com outras classes do domínio do problema.

4.1.2 Identificação de atributos

A tabela 2 apresenta os atributos identificados com a aplicação de cada uma das técnicas. Na tabela são consideradas apenas as classes identificadas por todas as técnicas. As técnicas de Coad & Yourdon, de Rumbaugh et ai. e de Rubin & Goldberg identificam os mesmos atributos. Já a técnica de Nerson não identifica o atributo Papel nas classes Autor e Moderador porque este atributo nas outras técnicas é herdado da classe Participante, que na técnica de Nerson corresponde a um cluster. Na verdade este atributo não deveria ser herdado (opção não disponivel nas técnicas de Coad & Yourdon, Rumbaugh et ai. e Rubin & Goldberg) já



que serve apenas como critério de distinção para as subclasses. Diferenças maiores são encontradas na técnica de Bailin, onde os atributos Data envio chamada, Data envio convite e Papel (todos atributos herdados) não slo identificados por nlo existir explicitamente hierarquias de herança. Finalmente, a técnica de Pressman difere radicalme.nte das restantes, identificando erroneamente os atributos mostrados. Isto ocorre porque esta técnica força a associaçlo dos adjetivos no texto da definição do problema como atributos dos objetos

Pu.uW. N COAD .t. YOIJallON 8Att.nj RUMBAIJGH ET AL. NUSON RUBIN .t. Go!.DBEIO

AceitKio M ito Mito Mito M il. O M i o Mito

Mito Aceito AftltoAcello Aftlto Aceito Mit.oAecllo Mito Aceito MitO Rejeitado Mito Rcicilado Mito Rcicilado

Autor Au&or Autor Autor Autor At;tor

Avaliador Avaliodor Avaliodor Avlliodor Avaliodor

Carta Cana ln~ CanalniCnclo Cona ln......, COita lnlenclo Cona lntcMio Cllomada

C!lflvidado Convldldo Convldldo Convidado Convidado Convidado Priori· Convidado Priori· Convldldo Priori· Convidado Priori· Convidado Priori· Urio Wio Urio Urio *ia

Convllc Es--lalista

Membro QrupQ Membro (i,_, Membro Gruoo Membro (i,_,

Moderador Modcndor Modcndor Modcndor Modcndor Moderador

PortlciLMtC Ponlcioonle Porticioontc

PesJoa Pessoa Pcaoa Pessoa Pcssoo

Rrt<pcor Chamada Tnbolhos

RcecpiD< Chamada Tnbalhos

Rcecpcor Chamada Tl'lbalhos

RrcepiD< Chamada Tnbolhos

Rectpcor Chamada Trabalhos

Rel~rio RciMOrio Rcii!Mio Rcl•6rio Rei ~!Mio

~· .. Rcpmentanle Nocional

Ro,facntanle Nocional

Rcpmentanle Nocional

RcSDOSta Convite Resoosta Convilc RrsOOSta Convítc RCSDOStl Convite lleSDOStl Convite Scsslo Scsslo Scsslo Scsslo Scsslo

Tabela 1 - Classes tdenuficadas

4. I .3 Identificação de operações

A tabela 3 apresenta as operações identificadas com a aplicação de cada urna das técnicas. Novamente, considera-se apenas as classes identificadas por todas as técnicas. As técnicas de Nerson e de Rubin & Ooldberg silo as que obtiveram um conjunto de operações mais completo. A técnica de Coad & Yourdon nlo identificou todas as operações, principalmente pela modelagem deficiente no nlvel de serviço que corresponde à identificação das operações. A técnica de Pressman igualmente nlo identificou todas as operações, devido à sua identificação ficar restrita ao texto de definição do problema. A caüncia de operações nas classes Autor, Carta Intençélo e Moderador na técnica de Bailin deve-se a que, conforme a definiçlo própria desta proposta, estas classes slo entidades passivas e representadas como fluxos de dados de entidades e nlo slo compostas de funções. Finalmente, a técnica de Rurnbaugh et ai. não identifica operações das classes e sim funções do sistema, isto é, funções não alocadas nas classes identificadas.

4.1.4 Identificaçlo de associações

A tabela 4 apresenta as associações identificadas com a aplicação de cada urna das técnicas. As associações mostradas na tabela são caracterizadas por algumas propriedades. As associações podem ser herdadas ou próprias, isto é, as associações são estabelecidas em niveis superiores na hierarquia de herança no primeiro caso; ou estabelecidas no mesmo nivel das classes associadas para o outro caso. Pode ser indicado explicitamente que as associações ocorrem entre instâncias (objetos) das classes, em contraste com associações a nlvel de classe.



Também pode ser caracterizado o fato de a associaçlo estabelecer um contrato entre as classes. As associações podem ser especificas ou genéricas, isto é, podem possuir semlntica própria e especifica do domínio do problema; ou serem especificadas genericamente independente do domínio do problema. O nome das associações pode ou nlo ser indicado. Podem ser definidas com ou sem a cardinalidade das instlncias participantes destas associações. Finalmente, as associações podem ser dirigidas ou nlo, indicando explicitamente o sentido da mesma. Considerando as propriedades acima, todas as técnicas diferem na caracterizaçlo das mesmas associações. Em termos relativos, a técnica de Rumbaugh et ai. parece ser a mais completa na identificaçlo e deftniçlo das associações, seguida de perto pelas associações da técnica de Coad & Yourdon. Já as técnicas de Bailin, e particularmente de Pressman (que não identifica associações), fornecem mecanismos insuficientes para a identificaçlo das associações.

CLASSE

rtCNICA A~TIGO AuroR CA~TA /NTENÇ)O

DEAOO l'ussMAN 1) concríbulçlo l)oni.,_ho

2)-ilo 2) oni., rcjcitodo 3lr.-.ilado

COAD.t l)lhulo I) nome' I) clala envio iniCnçlo YOIIWOI< 2)wunlo 2) insliluiçlo' 2) in1ençto

3) dala envio oniao 3) endereço• 4) estado 4) dala envio chamada'

5) da&a envio conviiC' 6)p1f1Ci'

8AJUN l)d1ulo I) nome I) dila envio IIIICnçlo 2)WIInlo 2) lnslhuiçlo 2) ÍIIICnçlo 3) da&a envio oniao 3) endereço 41 estado

RUML\UGH l)dlulo I) nome• I) dila envio iniCnçlo ETAL. 2)wunlo 2) lnsliluiçlo• 2) iniCnçto

3) dala envio ortiao 3) endereço' 4) estado 4) dila envio chamada'

5) dala envio conviiC' 6) papel'

Nl..soN I) dlulo do lftico I) nome da pcssoo• I) dila envio da iiiiCnçto 2) assun1o do aruco 2) inSihuiçlo da pessoa• 2) iniCnçlo ou nlo de 3) dala envio do arti&o l) endereço da pessoa• porticipor

4) estado do anico 4) da&a envio da chamada de lrlbllhos' 5) dala envio do conviiC'

RUIIN& I) lhulo I) nome• I) da&a envio iniCnçlo GoLDilkO 2) assun1o 2) insdluiçlo• 2) inlençlo'

3) data envio anico 3) endereço• 4) eSiado 4) dala envio dlanlaclo'

S) data envio convite• 6) papel•

• llribulos herdados Tabela 2: Atributos identificados para algumas classes

4.1.5 Capacidade de particionamento na dimensão estrutural

MOOEAADo~

I) nome• 2) insiiNiçlo' 3) cnclcreço• 4) dala envio dlanlacla' 5) dala envio conviiC' 6)popd' 7IISSUIIIO .,_ 2) insdllliçlo 3)cndmço 4)11SWftl0 I) nome• 2) insdllliçlo' 3) enclcrcço' 4) dila envio chamada' S) dala envio conviiC' 6)PifiCI' 7llssunlo I) nome da pessoa• 2) lnsú111içlo da pcssoo• l) cndmço da pessoa• 4) dila envio da chamada de V1llllllos. 5) dala envio do conviiC' 61 assun1o do moderado< I) nome• 2) instlluiçlo' 3) enclcrcço• 4) dala envio chamldo• S) dala envio convhe' 6)PifiCI' 71 assunlo'

A tabela 5 resume a capacidade de particionamento na dimensão estrutural. As técnicas que aparecem como mais desenvolvidas no tocante ao particionamento estrutural slo as de Coad & Yourdon, de Nerson e de Rubin & Goldberg, que definem explicitamente passos para defi-



nir assuntos (subjects), clusters e áreas de atividade central, respectivamente. Jâ as técnicas de Bailin e de Rumbaugh et ai. parecem estar mais preocupadas com a documentação do sistema, apenas dividindo os modelos para serem apresentados por partes. Dada a dimensão do problema da IFIP, a aplicaçlo resultou em um único domínio, no caso da técnica de Bailin, e um único módulo para a técnica de Rumbaugh et ai. Finalmente, a técnica de Pressman nlo apresenta nenhum tipo de critério de particionarnento estrutural

CLASSE

rtCN1CA Afi17GO Auroll CAMA 1/fTCN(NJ

OEAOO l'WSMAN 1) .. Nplt cm ICSSio 1) assc1unt recibo convite tadostrar lnccnçlo

2) diftribuir para avlll · llllom

2) receber convlcc

)) receber 4) cadastrar SI sclccionar

COAO.t l) <riar I) criar' criar YOUIIDON 2) dlnribulr 2) cnvl• charnoda'

l)sclccionar l) cnvi• convite• 4) vtrlrtcar convhc• Sl lltllr' 6lct .. ltlell'

BAILIN I) rc<ebtr anl1o 2) dlsuibuir atti&o )) scle<lonarattiao

RUNIAUGII ETAL.

NEIISOI< 1) verificar aniso I) vcr!Rcor autor resJstrar reccpçlo de <11t1

2) Incluir atti&o novo 2) Incluir novo autor 3) dlsulbuir 111110 cnuc 3) verificar receptor• avlliadoru 4) lnc:luir novo receptor• 4) sclecionlt 11ti10 S) crtvw <harnoda de

uebathos 10 rccqttor• 6) incluir nova pessoa• 7) vcrific1r convidadc'

'!:::• convite., con· v • 9) Incluir novo convidado' lO) conformar envio convi· te ao convfdaclo• li) liscat <onvldaclos <on· firmados'

RUIIDI.t l)lrt<luslo I) classlllcaçao rccepçlooana Oot..Deuo 2) distribulçlo 2) envio conviiC'

3) sclcçao 3) vcrlfi<açAo CCCIYII< ' 4) vcrift<açAo 4) lista•

S) incluslo' 6) vcrifi<açAo' 71 envio chltnada•

Tabela 3: Operaçl!es identificadas para algumas classes

4.1.6 Análise quantitativa da dimensão estrutural

MoDal~

sclc<lonar pn scsslo

l)<rlar' 2) cnvl1r charnoda' l) cnviw convite• 4) vcriflar convite' S) lisllr' 6l<l .. ltlcll'

.

I) verificar rnodctado< 2) vcrlfic:ar receptor• 3) incluir novo recepiOf' 4)cnvw dumado de ll'lbalhos .. receptor' S) in<lult nova pessoa• 6) verificar convidado' 7) cnvler convite ., con· vldaclo' I) irt<luir novo convidado' 9) conflrmlr envio convhc .. COIWldaclo' IO)Iisllrconvldacloscon· firmados'

I) vcrillcaçlo -.• 2) envio convite' 3) nrlficaçao <oovilc' 4) lista' S) lnciiiSIO' 6) vcrin<açao• 71 envio chltnada'

Com base na análise qualitativa resumida nas tabelas acima, passou-se a avaliação quantitativa da dimensão estrutural que é mostrada no gráfico 1. Nele pode observar-se que as técnicas de Nerson e de Rubin & Goldberg sAo as que possuem wn processo de modelagem mais completo nesta dimensAo (6 pontos), porque possuem procedimentos simples para identificar os componentes, seguidas das técnicas de Coad & Yourdon (5 pontos) e de



Rumbaugh et al. (4 pontos). As técnicas de Pressman e de Bailin nllo obtiveram pontuação por serem as mais fracas nesta dimensllo.

CLASSES

lÍCNICA DEAOO PaflSMA~

COAD&t YDUIIJIO.'\

BAILIN

RUN.IAUGH nAL.

N~o~

RUIIIN&t Goi.DIIUO

lÍCNICA OEAOO

PlESSMA~

COADA YOUilDOf'

BAILIN RUML\UOH ETAL NDSOH

RUIIN&t Goi.DIIERO

AVTO~ · Amco CA~TA lll'fENCÃO • (AUTOII. MODEtuOO~J

Associaçlo ::!iria, enttt lnsiJnciu. nlo diriaida t stm nome. tom itlllidadcs l ·n c l·n, rup«tivamcntc

Assoc:iaç4cs hcrdldu, tnltt lns&Anciu, nlo diriaidu c stm nome, com cardillllidldes I: I c 0: I ponlltllbu, rtsocctivamcntc

Assoclaçlo p~a, cspccllica. nlo dlrlalda c sem cat· dinalidade Autor svb..,tc Artl"

Associaçlo própria, cspcctnca. nlo dlrialda Autor svb- Assoc:iaçO« hctdldu, cspcctrocas c n1o dirlaldu: ..,,. Artl1o. com cardinolldaou I n c l:n, rtspec· I) Autor'"""' Corto lntc~64 tivamcnte

2) Mod<rodor '"""'Corto l11t<~, com cardinalidades 1:1 c O: I pua lll'llbas,rtspcctlva-mente

Assoc:iaçlo própria, especifica. dirialda c stm wdl· nalidaclc Autor-+ submlllilo-+ Artlao

Assoe: i=• hcrdldu, especificas. dlrlaldos e stm wdlnal dadcs: I) Autor-+ <IWio-+ Ctuto lnt<~i!o ll ModmHior-+ <II'VIo -+ Corta lnttiiCi!O

Tabela 4: AssociaçOes identificadas entre algumas classes

PARnçOu/AOUOADOS

ASSUNTOS (AOUOAOO): I) Ptuoo• ( Ctuto lntc~6o, Rt.J:to C011vltt, PtUOG, Rt«ptor Cltootodo TrabGIJtos. COitYidado, Partlclpanto,

c ...... ldoda Prlorltdrlo. rador. Autor. AvaluHior, Mtmbro Grvpo. RtprtUIIUJIIII NaciOftlll} l)Arrl.-.• {~u6o Arl/6.0 R11Gt6rlo Arii6.0Actlto Art!ro/Wfl~l

Único domlnlo (II&I'Ctadol

Único módulo (qrcaado)

CLUSJVS(PAUlÇÃOIAOUOAOO): I) c""""'~'- ( PIUOII. Corto IIII~. Ruposto C-.ltt, Rtup<or C""-'M TrobGIItos. C-.ldodo,

svbchuttr C-.ldodo Prlort16río • ( Comldodo Prlorlt6rlo. Mt111bro Grvpo.lllprtunttsntc Naclollol J I 2) Portlclpontc • (Mod<rodor, Autor, Avaliador I J) Prouomo • ( ~ui!o Artll.o Rtlot6tlo ArtiiiO Aullo Arti6.0 l!tJdlodo J ÁUAs DE AnvtDADE CENTML (rAançAo): I) Admlnutroç6o dt c ...... ldados. (Partlc/l:i:,"· c-ldodo, RtlpOSIIIIIO c .... ,,.. Comldoda Prlorlt6rlo, Rtt~p<or

dt Cltootodo dt TrobG/hos, Corto lllltllç6o J ll Adlflinistroçi!a dt Pronalfltl • fArtl•o. Autor AvoliGtlor. Rtlat6rla ~- Arti~>o At~llo Modtrodorl

TabelaS: Particionamcnto na complexidade estrulllral

Pumman Coed L Youdon

Baion R~ Nenon etal.

Rulin&. Golcllecg

8 particioNmento estnaural

·-~ .. • métodos • atrbutos D classes

Gráfico I: A valiaçlo quantitativa dos critérios da dimenslo estrutural

184

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4.2 Critirios referentes l dimenslo dinimlca do modelo

4.2.lldentificaç!o de estados

A tabela 6 apresenta os estados identificados com a aplicação de cada uma das técnicas. Na tabela, os estados slio mostrados como elementos de conjuntos. Estes estados slio expressos nos termos em que slio definidos por cada técnica. No caso de ocorrer herança de mais de um conjunto de estados, isto é representado pelo produto cartesiano (X) dos conjuntos de estados herdados. Em termos comparativos, as técnicas de Coad & Yourdon e de Rubin & Goldberg permitem identificar conjuntos de estados equivalentes mais completos que as outras técnicas, assim por exemplo o estado data envio chamada ,;. nula na técnica de Coad & Yourdon é equivalente ao estado com chama® de trabalhos da técnica de Rubin & Goldberg. Já a técnica de Rumbaugh et ai. define estados para aquelas classes de "comportamento não trivial". Neste caso fica restrito apenas à classe Artigo. As técnicas de Pressman, de Bailin e de Nerson não identificam estados para as classes.

CLASSE A liTIGO Auro~ MODUlADO~

TtCNICA OEAOO l'aESSMAN

COAo.t (#JtM6 • recebido. 11101/o • cm (doto t..Wo~ • nula. doto ( dot11 ,,.;o dttJtMdo • nula. do» Youaoot< 1\'IUaç.lo. 1111M1o • aeeito. fJNMio • •..Wo <""-do- nlllo} • X {doto •wvlo clvurtotlo • au11• X (c:Mta

roj<llldo I ~=~c:mn:.~ ~a. tMI4 tnvio tlfVIO CMVffl 1~ nuiL ID ciMo C:Oif'llitt•null •

BAIUN

RUMBAUGH (Mivldlde vcrlfiuçlo(ATiifO), ETAL. llividlde vcriReaçto(Autons),

recebido, otlvldlde lnciUJIIo(Autorl. llividode vctiR~to ~J:/Iodoru , cm ovolioçto, ouoto. rc illdo I

NUSO~

RUIIIIol (rcubldo. cm ovllloçlo, ouiiO, {sem convite, com convite I' X (sem convite. com convite}' X Ooi.DIUG rcjcil.ldo I :.::::::"n:~~,com {sem chlmad• de trlbllhos. com

chamldadenbllhos I' ( ••• } 0 • COOJUOIO de atidoS herdados

Tabela 6: Estados identificados para algumas classes

4.2.2 Identificação de transições

A tabela 7 apresenta as transições identificadas com a aplicaç!o de cada uma das técnicas. Na tabela, as transições slio mostradas conforme a definição própria de cada técnica. Por exemplo, no caso da técnica de Rumbaugh et ai., as transições t~m associadas eventos com parâmetros, eventos com ações e eventos com condições lógicas, além de estados intermediários com atividades (ações que podem precisar de algum tempo para se completar). As técnicas de Rumbaugh et ai. e de Rubin & Goldberg são as mais completas na identificaç!o e localizaçllo das transições. A técnica de Rumbaugh et ai. define eventos mais complexos e inclusive estados intermediários nas transições. A técnica de Coad & Yourdon identifica, porém nllo documenta as transições, indicando apenas o estado inicial e o final para cada transição. Dado que as técnicas de Pressman, de Bailin e de Nerson não identificam estados, também nlio identificam transições.

4.2.3 Capacidade de particionamento na dimensão dinâmica

A tabela 8 apresenta as partições ou agregados identificados com a aplicação de cada urna das técnicas. Na tabela, os componentes resultantes do particionamento dinâmico são do tipo superestado, composto por estados, ou do tipo cenário, composto por objetos que interagem. As técnicas de Rumbaugh et ai. e de Rubin & Goldberg baseiam o particionarnento dinâmico nos superestados. Já a técnica de Nerson baseia-se em cenários de interaç!o típica entre objetos. Ambos os mecanismos nilo são diretamente comparáveis porque trabalham em distin-

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tos níveis de abstraçllo. Contudo, os superestados fornecem maior homogeneidade conceituai e portanto urna aplicação recursiva. Assim as técnicas de Rubin & Goldberg e de Rurnbaugh et ai. são as mais consistentes neste item. Finalmente, as técnicas de Pressman, de Coad & Yourdon e de Bailin nllo fornecem nenhum tipo de particionamento nesta dimensão de modelagem

ESTADOS Trlllliçlo de cslados clc Trlllllçlo clc cslados clc TrMSiçlo de •-de Artlro Arllro· AwiOr c U .. rtttkr.

n:ccbldo-+ cm avllliÇio -+ sem COAvhc -.

rtCNICA cmavlliiÇio (accilo ou n:jcit* I comconvuc DEAOO I'UsSMAN

COADit ldentifiCida mas nlo ldentilica4a mas nlo do· ldentlfiCida 11111 nlo do-YOUlDON documcn~a cumcntada cumcnllda

BAtUN RUMBAUGH I) evento disuibulçlo(Ar· I) evento sclcçlo(ArllfO. nA~. tifo. AWllíodort~) Occislo) com condiçlo

2) estado com atlvldadc Dccislo • ICCÍIO

vcri6caçlo(Aw>líodorts) l) evento sclcçlo(Artlgo. J) evento AWllíodorts Occislo) com condiçlo ~- com IÇio dlttsibul· Occislo • rejchado

0 .1(,

NlkSOH RUBINit Artlfo.diJtnbuiçlo I) ArllfO.SCI<çlo (clcci>lo COtrYidodo.cnvio convitc: Goloeao •eccito)

!>,:cr~•·çao Cde•islo

Tabela 7: TranstçOes tdenttficadas entre alguns estados

CLASSE

rtCNICA A~nGO AUTO~ CA~TA INTrN(;AO

DEAOO I'UssMAN

COADA YOUlDON 8AJL!l< RuMBAUOH l~~: =.~tto. ETAL NEJtSON 1) ccn.,lo dislrlhiflkJ tk ccn"io /~c/101/Jo tk orllto ccnwio "«{!;lo • '"""

Grf~O . IArllfO. AWIIill- • IArtllo, Awtor) ÚlltttÇIO • tvkl, dor Rutptor C lltOdo 2) ccn .. io IMIIOI/Jo dt Tr11Hihos)

QfiiJO • (ArlrJO, Autor) 3) ccn.,io/~1101/Jo dt rc/11t6rlo • I ~lllt6rlo, Ar-tifo, AWlllodot-)

:!,~::~~A-:,7::: dt

RUBil<lt supcn:st* üllldo • l)supcrest* Envio Gol.oKkO treccbído, cm avllioçlo, COIIVItt• • (sem convite,

aceito, n:jckado) com coavicct

2~-úrv/o c • • (seta W.

=.'d.~:S • supcru&.ados ht.rdados

Tabela 1: Particionamenlo na complexidade dinlmiu

4.2.4 Análise quantitativa da dimensão dinâmica

r ..... tçao de cs1a11os de AwiOr c Uod<rtttkr.

...... ~·de lrlbllhos ... COIII cliMiada de lrlbllhos

ldenúfiCida mas nlo documcn~a

2'W:t:t:~~~.~~ cliMiada

A40DEJtA~

ccn6rio l~tt/wlo tk •mo • IS.u4o. M .. rlldor, ArtlroAcclto)

!!.:J::""'* Envio • • (sem convite, comconvilc)

~rest*Envlo • • t ICIII d\a.

=.:':.:O.:i.o~

O gráfico 2 mostra o resultado da avaliação quantitativa para os critérios da dimensão dinâmica. Nele pode observar-se que a técnica de Rubin & Goldberg é a melhor nesta dimensão (9 pontos), também por apresentar procedimentos relativamente simples para identificar os componentes, seguida de peno pela técnica de Rurnbaugh et ai. (8 pontos). Mais atrás estilo as



técnicas de Nerson (2 pontos) e de Coad & Yourdon (I ponto). As técnicas de Pressman e Bailin não obtiveram pontuação por serem as mais fracas nesta dimensão.

9r---~----~--~----.-----r

8+----4-----r----r 7+-----+---~r-----r 6+----4-----r----r 5+---_,~---+-----r

•+----4~---+-----r 3+---_,~---+-----r 2+-----+-----+-----+ 1+----4h. .. r+-----r

Ptewnan Coed I. e-. Ro..rnbeugh N•son Rl.bn I. Y011don el al GCÜ)efg

Deventos • traNiç&es

Onlflco 2: Avaliaçlo quantitativa dos crit~rios da dimenslo dinlmica

4.3 Critirios referentes l dimenslo funcional do modelo A dimensão funcional é considerada usualmente como a menos importante das três. Esta dimensllo é resumida em termos do resultado da análise quantitativa e dos comentários das diferenças entre as técnicas. O gxáfico 3 mostra o resultado desta avaliaçllo. Nele pode observarse que a técnica de Rurnbaugh et al. é a melhor nesta dimensllo (5 pontos), seguida de perto pela técnica de Bailin (4 pontos), porque ambas apresentam modelos funcionais. As técnicas de Pressman, Coad & Yourdon, Nerson e Rubin & Goldberg nllo obtiveram pontuação por não apresentarem modelagem nesta dimensllo.

Pleuman Coad I. a-. Ro..rnbeugh N•son Rl.bn I. Youdon et III. Golcllerg

Onlfico 3: Avaliaçlo quantitativa dos crit~rios da dimenslo funcional

4.4 Critirios referentes llntegraçlo de dimensões Finalmente, a integraçllo das dimensões da modelagem é avaliada com os critérios de construçllo dos modelos (a forma em que silo construidos os modelos das diferentes dimensões), consistência entre as dimensões (como é assegurada a consistência entre os modelos das diferentes dimensões) e procedimento de análise (passos que implicam urna ordem no sentido da construção dos modelos das diferentes dimensões). 4.4.1 Construção dos modelos nas diferentes dimensões

Na tabela 9 pode observa-se que apenas a técnica de Rurnbaugh et ai. constrói modelos separados de todas as dimensões. Já as restantes, com exceçllo da técnica de Pressman, que trabalha somente com o aspecto estrutural, constroem modelos bidimensionais.



MODELOS

'rtCNICA DIMENS.I.O E$TitU1\IUL DtMEI'S.i.O Dri<.I.MICA DIMENS.I.O FUIICIONAL DEAOO I'USsMAN Llsudecluses

COADA Nlvels de cluses-1<-objctos, esuu· Nlvel de serviço (Incluindo dia-YOUWOII 111ras, assuntos e lttibulos (Incluindo ,.,.... de eslldo de obje10 e pone da

pane da espcciftcaçlo de classes) especillcoçlo de ei-s) que moslra ;ocs de mcnn&cftl CRVC 01

8AILIN Di..,....a de enlidaclc·rtladon•· 01..,..... de nuxo de dados de mcnto (incluindo diclon'rio de dados

Cftlidades - ~lçlo poro os ontidaclcs) cstnatural 2: enlidadts do d ..,.....

:k'!..~.:~=-niO. clceompo-

RUMIAUGH Modelo de objctos (oncluindo dicio- Modelo di"""ico (Incluindo dia· Modelo Nncional (incluindo doa-ETAL nirio de dados) .,_de nuxo de .... - c dia· .,..... de llwto de dados c~ r.- de w.do) que- das ~·l que-- u funçOes

ICtaÇio e .......,.,._.10 das do sÕSUIIII que inlcfiiCIII com as classes do modelo de objciOs classes do modelo de objdos c IIIIXOS

de dados que rcpracnlllll alauns eventos do modelo dinArnJ~

NEJtSON Modelo estálico (incluindo as canas Modelo dinirnico que mos~n «· de classes c chukrJ) nirios de ln!CraÇao -vts de

eventos cnlle as classes do modelo cs&Mico

ltUBIIIA Modelos de objdos (incluindo Modelos da di"""ka do sistema Got.oeu.G can6es de modelqem de ob)ctos, (incluindo ciclos de vida dos objctos,

rdacioftlmc:ftiOS :ucionaiJ c scqocnciaçlo de opcraçOcs e ::=•·•&los · descrvlçosc &losdrio de CS1ados)

Tabela 9: Compuauvo do çn~no de çonswçlo dos modelos

4.4.2 Consistência entre os modelos das dimensões Já no caso da tabela 10, pode observar-se que a técnica de Rumbaugh et al. é a que requer mais verificações de consistência. Isto ocorre porque esta técnica propõe a construçlo de modelos separados e relativamente independentes para cada dimenslo da modelagem. Em menor grau, isto wnbém acontece com a técnica de Bailio. A técnica de Rubin & Goldberg atinge a consistência entre modelos por construção, visto que o modelo de uma dimensão é derivado dos modelos nas demais dimensões. Isto ocorre em menor grau com a técnica de Coad & Yourdon. Já as técnicas de Pressman e de Nerson não possuem verificações de consistência por diferentes razões, a primeira por não possuir diversos modelos, e a segunda por considera os modelos das dimensões de forma independente.

1ÍCNICA CotóSISTtNciA EHTU AS 0tMEN$0U DEAOO

PUsSMAl< COAOA YouaDOJ<

Nlvcl serviço (dimcnslo dlnirnlca) derivlldo dos altibulos (di<Mnsto eSINiural) c CS1ados dos objctos

BAiltll =:! ::: t3o!.OO::::.~:...~=~=--nto (di<Mnsao CSINtural) ut1o no dlqramade nuxo de

RUMBAUOH I) Exissc um di..,..... de <Siado (dimcnslo di"""ka) por cl- do modelo de objdos (dimcnslo e>lnllural) ETAL. 2) Açbes =• dos modelos diúmico c f'unc:ional (dimcns6es din*nico o f\oncional) podem ser lncluldu no

modelo de ob (di<Mnslo cJIMural) 3) Fl .. os de dados do modelo f'unc:ional (dimcnslo funcional) COITC>potldcm a~ no eventos do modelo di"""ico (dimcnslo din*nka) c 11tibutos clou objctoS do modelo de objetos ( lmcasao csiNIUrll) 4) Depósitos de dlldos do modelo f'unc:ional (dimcnsao funcional) comsponclcm As classes do modelo de objctos (dimcnsao cSINI\Iral)

~J~~~~ ~da,:'.ji do modelo dinirnico (dimcnsao dlnirnica) c:omspondem al\lnçbes no modelo l\lnclonai

NEJtSON RUBIII& I) Smpts inic:ials (dimcnsto dinirnica) servem poro conslnlir alossllrios de p-• c lttibulos (dimcnslo e>1Niural) OOU>tUG ll Gloswio de cSiados Cdi<Mnslo dioirnical f dcrivlldo do alosUrio de atribucos (dimcnsto e>trvturJI)

Tabela I 0: Compuauvo do cn~no de çonStsttncia entre as dunensões



4.4.3 Integração das dimensões no procedimento de análise

Finalmente, a tabela li resume a fonna de integraç!o das dimensões da modelagem durante o processo de modelagem. Em um extremo tem-se a t~cnica de Rumbaugh et ai. que modela cada dimensão em passos separados, e no outro extremo tem-se a técnica de Rubin & Goldberg que combina as modelagens das dimensões ao longo de todo o procedimento. Caso particular constitui a técnica de Pressman que apenas aborda o aspecto estrutural

rtCNICA PRoctDII.IOITO Dfl AHÁUSE DEAOO

I'UsSMAN Os S n.usos slo cenlndos Ufticammlc na modelucm di dimcnsJo cslnllural CoADA I) Os 4 passos Iniciais pora 1 modcl11cm no dimcnslo CS1Ntunl YOWDON l' O 41tlmo ..,..., comnlcmcnta o .. .mo. com 1 modclo•cm no dimcnsJo dlntmica BAILil' I) O puso Inicial fali modeloacm do dlmcnslo cswtural

l) Os passos lnlenncdlllrios rcalizom dccomposlçlo cSINI\nl •• dimcnslo cslnlturalc decomposlçlo ftlncional no dimcnslo 1\oncionll )\ n ~ltimo ,....so urc•• as cntldldcs na dimcnslo estrutural

RUMBAUOH I) Os primeiros passos constroem o modelo di dlmcnslo cstnllunl ETAL l) Os passos lnlenncdl"ios constroem o modelo di dimcnslo dlntmicl

3\ Os ~III mos oassos constroem o modelo do dlmcnslo 1\onclonal NWOl' I) O primclnl passo Inicia 1 model11cm no dimcnslo cstnltUrll

l) O SCJUftdo passo preocupo-se do modelo di dimcnslo dlntmicl 3' O Oh imo "ISSO conclui o modelo di dimcnslo CSIMIItol

RUBINA I) 0 primeiro posso t Jcral pomn J' ldcnliflca pllliç&s p1B 1 model~&cm cstrulunl OOI.OIIUO l) O scaundo passo define os sufpls na dlmcnslo dln6miclc alossllrios pnos dirncnsccs cSINIUtllc dlnimica

3) O ~CrC<Iro posso dcfinc os objctos •• dimcftslo cstrvtutol 4) O quaM puso slo definidos rcleclonomcnlo.t hlc"'quicos no dimcnslo cslnltural c rclaclon~m<nlos coniiiiUals no dimcnslo dln6mlca S\ O ~llimo &ISSO M~~H>Icta 1 model.ucm no dimcnslo dln""lca

Tabela li: ComparatiVO do cnt~no do procedunento de anáhse

4.4.4 Análise quantitativa da integração das dimensões O gráfico 4 apresenta esta mesma avaliação em tennos quantitativos para os três critérios de integração. Neste gráfico observa-se que a técnica de Coad & Yourdon possui o melhor desempenho (4 pontos) devido à construção do modelo multicamadas, seguida das técnicas de Rumbaugh et ai. e de Rubin & Goldberg (3 pontos), e de Bailin (I ponto). As técnicas de Pressman e de Nerson não obtiveram pontos por diferentes razões: a primeira não constrói modelos multidimensionais, e a se~unda os constrói de fonna indeoendente.

Pleurnan Caed& a.lln Rum '*'!li> Nouocn Rutin & 'lb<lodcrl .. .-1. Octlboog

ap-ccedmeno de 8'141ae

Bconllsh:ill en~e • dm..&s

• conlii\.Çio lils modelos

Oráfico 4: Avaliaçlo quantitativa dos crittrios de integraçlo das dimens!!es

4.5 Avaliaç.lo quantitativa global

A avaliação quantitativa final para todo o processo de análise e modelagem, inclui.ndo as três dimensões e a integração das mesmas é mostrado no gráfico 5. Para esta avaliação, foram ponderadas as dimensões e a integração da seguinte forma: peso 2 para ambas as dimensões estrutural e dinâmica, peso I para a dimensão funcional e peso 3 para a integração. Esta ponderação obedece ao conhecimento intuitivo de que os aspectos estrutural e dinâmico possuem



maior relevância que aspecto funcional (considerando a decomposiçllo funcional clássica), e que a integraçllo é mais imponante ainda. Neste gráfico as técnicas estllo ordenadas de maior a menor e pode observar-se um virtual empate no primeiro lugar entre as técnicas de Rubin & Goldberg (39 pontos) e de Rumbaugh et ai. (38 pontos), mais atrás ficam as técnicas de Coad & Yourdon (24 pontos), de Nerson (16 pontos) e de Bailio (7 pontos). A técnica de Pressman não obteve pontuaçllo.

~r===~r----.-----.----~----r----.

35

3)

3)

1S

10

5

o Rutllnlo Rumt.ug ea.llo Ne1oc:>n llllln f'lutiNWI

Octltaç h..... 'buodol

•lrCeg~ cM chens6es (pa$0 3)

• dmensfo t.n:iDMI (pelo 1) •dm.,slo ci!W!IIce (peso 2)

•dma'lslo eatMlftl (peso 2)

Grifico S: Avaliaçlo quantiwiva final do processo de an'líse e resultado da aplicaçlo

A partir do gráfico podem ser feitas algumas observações:

• A superioridade mostrada pelas técnicas de Rubin & Goldberg e de Rumbaugh et ai. devese principalmente ao equilíbrio que apresentam no processo de modelagem das diferentes dimensões. A diferença de um ponto entre ambas as técnicas nlo é considerada como significativa.

• Uma parte considerável da pontuação final na técnica de Rumbaugh et ai. deve-se à modelagem funcional, aspecto discutlvel dentro da orientação a objetos.

• A técnica de Coad & Yourdon atinge um terceiro lugar, pela clara deficiência da modelagem na dimensão dinâmica. Apresenta, em compensação, uma boa integração das dimensões, ganhando vantagem sobre as técnicas restantes (Nerson, Bailio e Pressman).

• As técnicas de Nerson e de Bailio mostram-se insuficientes na modelagem das diferentes dimensões. Para o caso da proposta de Nerson, esta desenvolve melhor o aspecto estrutural. Já no caso da proposta de Bailio, o seu forte é a modelagem funcional e, em menor grau, a integração das dimensões estrutural e funcional.

• A processo de análise da técnica de Pressman é claramente superado por todas as outras técnicas em todos os critérios e nllo obteve pontuação.

5 Conclusões e Comentários

Foi apresentada uma avaliação comparativa do processo de modelagem de algumas técnicas representativas de AOO. A avaliaçllo foi feita sobre a aplicação das técnicas sobre um problema padrlo: a preparaçllo de conferências de trabalho da IFIP. Espera-se que os resultados aqui obtidos sejam válidos também para outras aplicações. Assim, é necessário salientar algumas particularidades da aplicação em questão. Trata-se de uma aplicação relativamente pequena, que não exige nenhum tipo de particionamento. O dominio de problema é caracterizado por um banco de dados e um conjunto de transações. Não houve interaçlo com usuários especialistas no domlnio.



Como melhores técnicas de AOO aparecem as proposta de Rubin & Ooldberg e de Rumbaugh et al. Entretanto, este resultado não indica serem estas técnicas 6timas para AOO. Apenas pode-se afirmar que estas são as melhores entre as técnicas avaliadas e que ainda resta maior desenvolvimento e maturidade nas propostas. A técnica de Rumbaugh et al., apesar de possuir como vantagem principal a reduçlo da complexidade dos sistemas sob modelagem através de as dimensões estática, dinimica e funcional, possui como maior defeito a integraçlo posterior destes aspectos modelados separadamente. Por sua vez, a técnica de Rubin & Ooldberg tem como principal vantagem o uso de scripts de atividades que especificam as interações do sistema, facilitando a identificaçlo dos objetos, atributos e serviços. Possui como deficiência mais relevante a extensão e o detalhamento da documentaçlo resultante, mesmo para pequenos sistemas, o que faz indispensável o uso de ferramentas automatizadas.

A técnica de Coad & Yourdon apresenta um grande potencial para tomar-se uma boa técnica de AOO, se corrigidas suas deficiências. Isto pode colocá-la em uma posiçlo até equivalente às das técnicas de Rubin & Ooldberg e de Rumbaugh et ai. que parecem já estar exploradas ao máximo. A proposta de Coad & Yourdon, que apresenta como vantagem principal a representação multicarnadas que permite apresentar os modelos conforme diferentes aspectos, tem o seu grande defeito no denominado nível de serviço, que é claramente deficiente para a complexidade da dimensão dinlmica dos modelos orie.ntados a objetos.

Estas três técnicas indicadas acima (Rubin & Ooldberg, Rumbaugh et ai. e Coad & Yourdon) são claramente superiores às restantes, e devem ser consideradas seriamente em qualquer desenvolvimento sob o paradigma da orientação a objetos.

Quanto às outras técnicas, que seguem estratégias alternativas: análise de texto na técnica de Pressman, extensão à análise de uma linguagem de programaçlo no caso da proposta de Nerson, e extensão de um modelo funcional na técnica de Bailin, possuem algumas caracterfsticas que podem ser úteis.

A técnica de Pressman, apresenta como utilidade a identificação das classes de um sistema quando está disponível uma especificaçlo de requisitos textual. Tem como defeito essencial a clara insuficiência para uma completa modelagem e especificaçlo orientada a objetos.

A proposta de Nerson exibe como vantagem mais relevante o uso de clustering desde o inicio da modelagem. Como principal defeito pode ser indicada a deficiência dos elementos dos modelos estático e dinimico para uma especificação geral orientada a objetos.

A técnica de Bailin, apresenta como principal vantagem a idéia de aproveitar uma técnica bem conhecida (os diagramas de fluxo de dados) e adaptá-la para a modelagem orientada a objetos. Esta também é sua principal desvantagem, já que não resolve a incompatibilidade natural da modelagem funcional e o conceito de encapsulamento da orientação a objetos.

Alguns critérios importantes para a modelagem e para o desenvolvimento orientado a objetos não foram considerados porque as técnicas não apresentavam diferenças significativas (tanto negativa como positivamente). Entre estes critérios cabe destacar: reusabilidade na especificaçilo, validação dos modelos pelos usuários, estimativa e dimensionamento dos sistemas. Finalmente, para complementar a avaliação aqui apresentada faz-se necessário um comparativo da representação e especificação da análise das diferentes propostas para assim considerar os dois aspectos: processo e representação (vide [BUS94)).



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comparando o processo de modelagem de técnicas de análise ... · inicialmente, apresenta as...

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